﻿\chapter{Wnioski}

Podczas implementacji prognoz wysoką niezawodnością odznaczały się zarówno prognozy oparte
o standardowy model ARMA/ARMAX i funkcję \verb+armax+, jak i wyniki uzyskane z wykorzystaniem
dodatkowej transformacji logarytmicznej \verb+price2ret+, ponieważ obie techniki, charakteryzując się względnie wysoką dokładnością, posiadają jednak odmienne zalety.

Transformacja z użyciem
logarytmów pomaga w zwiększeniu precyzji prognozy dla trendów niestabilnych. Z kolei
standardowy \verb+armax+ jest dokładniejszy w przypadku systemów o niewielkiej zmienności, gdzie
transformacja logarytmiczna spowodowałaby nadmierne wygładzenie wykresu.
Najlepszymi uzyskanymi prognozami wydają się być trendy dla tych danych wejściowych
układających się wyraźnie w linie lub krzywe wykładnicze/logarytmiczne.
Ogółem zastosowane metode dały wyniki z błędem względnym rzędu 3\%-15\%, zaś w najgorszym
opisywanym przypadku rzędu 50\%.

Weryfikacja za kilka lat wykaże prawdziwą skuteczność powyższych metod.